Request和Response

博客介绍了前端Request和Response相关知识。Request对象封装前端请求参数,有获取请求方法、地址、客户端IP等常用方法,还是存储数据的域对象,有转发和重定向两种处理方式;Response用于将信息返回客户端,包含header和body两部分。

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Request

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前端请求的所有参数都会被封装到request对象中。

在这里插入图片描述
常用方法
request.getMethod();//获取请求的方法
request.getRequestURI();//获取请求的相对地址
request.getRequestURL();//获取请求的绝对地址
request.getRemoteAddr();//客户端IP
request.getHeader(“User-Agent”);//获取浏览器,操作系统性能
request.getHeader(“referer”);//访问页面的URL地址

域对象

request就是一个对象,用来存储数据的区域对象但凡是域对象,都会有三个方法。
setAttribute(key,value)
getAttribute(key)
removeAttribute(key)

转发

重定向和转发
你需要的资源我没有
(1)直接把他人的资源拿过来,返回给你:转发
地址栏和URL地址不会变化
Request 的信息依旧存在
request.getRequestDispatcher(“url”).forward(request,response);
(2)告诉你谁有,你自己访问另一个资源:重定向
地址栏会发生改变
Request会重新创建一个新的对象
Response.sendRedirct(“url”);

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Response

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response就是将信息返回给客户端,客户端读取response中内容数据渲染在页面上。

包含:header和body2部分。

常用方法
在这里插入图片描述

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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